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申请/专利权人：北京城市气象研究院
摘要：本申请涉及深度学习相关领域，具体涉及雷暴大风预测模型的训练方法、预测方法、装置及设备。其中，方法包括：获取训练样本，所述训练样本包括：对历史气象信息进行处理得到的图像；采用基于自注意力的Transformer网络和卷积神经网络，构建编码器；采用子像素卷积和通道注意力机制，构建解码器；基于所述编码器和所述解码器，构建雷暴大风预测模型；基于所述训练样本对所述雷暴大风预测模型进行训练，直至所述雷暴大风预测模型输出的预测结果与实际结果之间的差值符合预设收敛条件。
主权项：1.一种雷暴大风预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本，所述训练样本包括：对历史气象信息进行处理得到的图像；采用基于自注意力的Transformer网络和卷积神经网络，构建编码器；采用子像素卷积和通道注意力机制，构建解码器；基于所述编码器和所述解码器，构建雷暴大风预测模型；基于所述训练样本对所述雷暴大风预测模型进行训练，直至所述雷暴大风预测模型输出的预测结果与实际结果之间的差值符合预设收敛条件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京城市气象研究院 雷暴大风预测模型的训练方法、预测方法、装置及设备
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